해양 AI: Marcura와 함께 실현하는 실질적 성과
Marcura는 해운 AI의 실질적인 작동 방식을 제시합니다. 계약 및 운항 인수인계 업무용으로 개발된 스마트 에이전트를 통해 용선 및 운항 팀의 업무 시간을 단축하고 리스크를 최소화합니다. 작성자: Janani Yagnamurthy, Marcura 분석 부문 부사장 (VP)
작성자: 자나니 야그나무르티
제품 및 전략적 성장 부문 수석 부사장
인공지능(AI)은 해양 산업에서 가장 널리 논의되면서도 동시에 가장 오해받는 주제 중 하나가 되었습니다. 디지털 도구의 도입이 본격화되면서 많은 기업들이 자사 제품에 AI 기술이 적용되었다고 홍보하고 있지만, 모든 AI가 동일한 성능과 가치를 제공하는 것은 아닙니다.
해운 업계가 바라보는 인공지능(AI)의 실상
해양 산업 내 인공지능(AI) 도입 현황을 다룬 최초의 실증적 심층 연구 보고서 — 도입 성공 사례와 한계 요인 분석
AI라는 용어는 과거 데이터에서 패턴을 감지하는 전통적인 머신러닝부터 생성형 AI(예: ChatGPT), 그리고 최근 부상하는 에이전틱(agentic) AI에 이르기까지 광범위한 기술 역량을 포괄합니다.
이처럼 관심이 고조되면서 혼란도 야기되었습니다. 누군가는 AI를 자동화와 효율성의 원동력으로 보는 반면, 다른 이들은 실무적인 관점에서의 실질적인 효용에 의문을 제기합니다. 실제로 AI는 단일 기술이 아니라, 해결하고자 하는 특정 문제에 맞추어 진화하는 가변적인 도구의 집합입니다.
운영상의 복잡성과 데이터의 다양성이 표준화되어 있는 해운 분야에서는 모든 AI 솔루션이 그 목적에 부합하는 것은 아닙니다.
가장 효과적인 애플리케이션은 해운 산업에 특화되어 설계된 솔루션입니다. 즉, 계약서, 항만 규약, 운항 경제를 해운 고유의 관점에서 이해하는 AI 도구여야 하며, 이것이 바로 Marcura가 채택한 접근 방식입니다.
해운 특화형 수직적 AI 에이전트
범용적인 플러그 앤 플레이 모델을 도입하는 대신, Marcura는 고도로 수직적인 해운 특화형 AI 에이전트에 투자하고 있습니다. 이들은 단순히 기성품 형태의 봇이 아닙니다. 워크플로우에 내장되고 선사들의 운영 방식에 맞춰 맞춤 설계된 고유한 디지털 어시스턴트입니다.
ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구가 이메일 작성이나 문서 요약과 같은 특정 작업을 수행하는 데 있어 점차 효과를 입증하고 있지만, Marcura가 구축하고 있는 것과 같은 AI 에이전트는 특정 도메인 내에서 정의된 활동을 자율적으로 수행하기 위해 특수 제작되었습니다. 여기에는 맥락 이해, 문서 검색, 데이터 인사이트 도출, 워크플로우 트리거 및 다음 단계 프로세스 실행 등이 포함됩니다.
AI의 전략적 적용
Marcura는 모호하고 광범위한 AI의 가능성을 제시하기보다, 해운사들이 매일 시간과 비용 측면에서 겪고 있는 구체적인 운영상의 애로사항을 해결하는 데 집중해 왔습니다.
일례로 용선계약서(Charter Party) 분석을 들 수 있습니다. 용선 담당 실무자들은 그동안 재정적 리스크를 초래할 수 있는 독소 조항을 찾아내기 위해 방대한 문서들을 샅샅이 뒤지며 복잡한 계약서를 검토하는 데 수많은 시간을 허비해야 했습니다.
Marcura의 AI는 동일한 문서를 단 몇 초 만에 분석하여 리스크를 유발할 수 있는 누락되거나 모호한 조항을 정확히 식별해 냅니다. 무엇보다도 본 시스템은 문제가 되는 문구가 정확히 어디에 위치해 있는지 출처를 명확히 제시하므로, 운영자는 그 논리적 근거를 역추적하고 검증할 수 있습니다. 실제로 한 건화물선(Dry Bulk) 선사는 계약서 초안에서 누락된 4개의 핵심 독소 조항을 감지함으로써 12만 달러 이상의 잠재적 손실을 선제적으로 방지했습니다.
40초 만에 운항 지시서 생성
운항팀 역시 이와 유사한 행정적 업무 부담에 직면해 있습니다. 운항 지시서(Voyage Instructions) 및 운항 인수인계서를 작성하는 데는 연간 팀 업무 시간 중 평균 2.5개월이 소요됩니다. 이제 Marcura의 AI는 선박별 특화된 운항 세부 정보와 과거 실적 인사이트를 포함하여 종합적인 인수인계서를 40초 이내에 생성할 수 있습니다.
이 도구는 Sedna, Microsoft Outlook 또는 기타 플랫폼 등 기존에 사용 중인 업무 흐름에 직접 연동되므로, 실무 부서가 기존의 업무 프로세스를 변경하거나 시스템을 전환할 필요가 전혀 없습니다.
이러한 모든 애플리케이션의 핵심적인 차별점은 바로 '특화성'에 있습니다. 이는 해양 분야에 맞게 단순히 다듬어진 범용 AI 도구가 아닙니다. 특정 전문 분야를 학습하는 학생들처럼, 해사 전문 용어, 계약 구조 및 표준 산업 프로세스를 기반으로 특화 학습된 솔루션입니다.
각 AI 에이전트는 개별 고객의 요구사항에 맞춤형으로 제공되는 한편, AI 모델 학습에 사용되는 데이터는 고객별 독립된 인스턴스로 철저히 격리되어 민감한 정보의 기밀성과 보안을 보장합니다. 일부 고객의 경우 더욱 강력한 보안을 위해 Marcura가 고객 자체 인프라 환경 내에 직접 솔루션을 구축해 제공하기도 했습니다.
Service as Software (SaaS를 넘어선 서비스형 소프트웨어)
Marcura의 AI 도입은 서비스를 제공하는 방식의 더 큰 도약의 일환이며, 회사는 이를 'Service as Software'로 정의하고 있습니다. 이는 고객이 직접 조작해야 하는 도구를 제공하는 수준에 머무르지 않고, AI 에이전트를 업무 흐름 내에 직접 임베딩하여 사용자를 대신해 능동적으로 작업을 수행하도록 하는 것을 의미합니다.
과거 Marcura의 서비스는 해운사 전체 업무의 약 20%를 지원하는 데 그쳤습니다. 그러나 AI 기술을 도입함으로써 이 적용 범위를 67%까지 확대하는 것을 목표로 설정했습니다. 이는 고객의 역할을 대체하려는 것이 아니라, 더 적은 자원으로 더 높은 효율을 달성할 수 있도록 지원하는 것을 골자로 합니다.
AI 에이전트는 고객의 자체 플랫폼 내에 내장하거나 독립형 서비스로 이용할 수 있어 편의성에 맞는 선택이 가능합니다. 이러한 유연성 덕분에 고객사는 자율적인 템포에 맞춰 솔루션을 단계적으로 도입할 수 있습니다.
Human in the Loop (인간 중심의 통제 구조)
Marcura는 AI가 인간의 의사 결정을 대체할 수 없다는 점을 명확히 하고 있습니다. 대신, 인간의 감독 하에 상호 보완적으로 작동합니다. AI 에이전트가 방대한 양의 데이터를 탐색하여 패턴을 파악하고 인사이트를 도출해 내면, 최종 결정은 인간 운영자가 내리는 방식입니다.
이러한 'Human in the Loop(HITL)' 모델은 중요한 비즈니스적 판단이 언제나 인간의 통제 수준에 머물러 있도록 보장합니다. AI가 업무의 핵심으로 고도화됨에 따라, Marcura는 디지털 리더들에게 새로운 역할이 정립될 것으로 전망합니다. 앞으로 디지털 리더들은 인간 동료와 AI 에이전트가 공존하는 하이브리드 팀을 관리하게 될 것입니다.
Marcura의 강력한 강점 중 하나는 AI 개발에 대한 통합적 접근법에 있습니다. 현재 AI 기능은 DA-Desk, Marcura Claims, 및 PortLog를 포함한 전 제품군에 걸쳐 유기적으로 내장되어 있습니다. 특히 Shipster 인수를 통해 문서 자동화 영역에서 한층 더 강화된 역량을 확보하게 되었습니다. 모든 AI 관련 연구 개발은 'AI Tribe'로 불리는 단일 내부 전담 팀을 통해 총괄 관리되어, 모델과 툴의 일관된 개발 및 구축을 가능하게 합니다.
시장의 미래: 인텔리전스를 통한 복원력 확보
Marcura가 바라보는 AI에 대한 장기적인 비전은 불확실한 시장 상황, 복잡한 규제 및 운영 환경에서 선사들에게 비즈니스 복원력(Resilience)을 제공하는 지능형 도구입니다. 지능형 시스템을 핵심 업무 프로세스에 완벽히 내장함으로써, 기업들은 가파른 변화에 더 빠르게 적응하고 자신감 있게 대처할 수 있으며 파편화된 공급업체 시스템에 대한 의존도를 완화할 수 있습니다.
AI 모델이 고도화됨에 따라 기업들은 기존의 고정관념에서 과감히 벗어나 새로운 접근 방식을 수용해야 합니다. Marcura는 고객의 모든 디지털 여정 단계를 파트너로서 지원하기 위해 기술 교육, 투명성 강화 및 지속적인 혁신 투자를 아끼지 않을 것입니다.
"과거 Marcura의 서비스는 해운사 운영 업무의 약 20%를 담당했습니다. 이제 AI를 통해 그 범위를 67%까지 확대하는 것이 우리의 목표입니다. 이는 고객을 대체하기 위함이 아니라, 최소한의 자원으로 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 지원하기 위함입니다."
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